[发明专利]一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法及系统有效
申请号: | 202110577817.5 | 申请日: | 2021-05-26 |
公开(公告)号: | CN113315660B | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 施展;付佳佳;梁宇图 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 |
主分类号: | H04L41/0631 | 分类号: | H04L41/0631;H04L41/0677;H04L41/0823;H04L41/14;H04L12/46 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 陈旭红;吴落 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 网络 业务 关系 载波 故障诊断 方法 系统 | ||
1.一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,包括:
根据底层网络和虚拟网络的关系,构建故障传播模型;
根据所述底层网络和所述虚拟网络中链路发生故障的可信度、链路的虚拟业务承载量、链路归一化后的虚拟业务承载量和链路归一化后发生故障的可信度,对所述故障传播模型进行优化,得到优化故障传播模型;
根据所述优化故障传播模型,获取故障可信度大于预设阈值的底层链路,并构建疑似故障集合;
对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。
2.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路发生故障的可信度,通过以下公式进行计算:
其中,表示链路xn的故障可信度,表示链路xn故障时,可能导致出现的负症状,S表示网络管理系统获取到的所有负症状,运算符|*|表示求解集合中元素的数量。
3.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路的虚拟业务承载量,通过以下公式进行计算:
其中,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量,z表示链路xn上承载的电力业务的类型,δj表示电力业务类型j的电力业务的数量。
4.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路的归一化后的虚拟业务承载量,通过以下公式进行计算:
其中,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量,表示链路xn归一化后的虚拟业务承载量,maxΘ表示所有链路中承载的虚拟业务的最大值,minΘ表示所有链路中承载的虚拟业务的最小值。
5.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述链路归一化后发生故障的可信度,通过以下公式进行计算:
其中,表示归一化后的链路xn故障可信度,表示链路xn归一化后的虚拟业务承载量,表示链路xn的归一化前的虚拟业务承载量。
6.根据权利要求1所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法,其特征在于,所述对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合,包括:
根据所述疑似故障集合,计算所述疑似故障集合中所有故障集的可信度评估值;
选择可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。
7.一种基于网络和业务关系的载波网络故障诊断系统,其特征在于,包括:
模型构建模块,用于根据底层网络和虚拟网络的关系,构建故障传播模型;
模型优化模块,用于根据所述底层网络和所述虚拟网络中链路发生故障的可信度、链路的虚拟业务承载量、链路归一化后的虚拟业务承载量和链路归一化后发生故障的可信度,对所述故障传播模型进行优化,得到优化故障传播模型;
疑似故障获取模块,用于根据所述优化故障传播模型,获取故障可信度大于预设阈值的底层链路,并构建疑似故障集合;
疑似故障筛选模块,用于对所述疑似故障集合进行故障定位,获取可信度评估值最大的故障集作为最优的疑似故障集合。
8.一种计算机终端设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于网络和业务关系的载波网络故障诊断方法。
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